### R代码从vignette源的BayesKnockdown。rnw ' ################################################### ### 代码块1号:SimulatedEx ################################################### 图书馆(BayesKnockdown);set.seed (1618);N <- 100;P <- 10;X <- rnorm(n);Y <- matrix(nrow=p, data=rnorm(n*p));Y [3，] <- Y [3，] + 0.5*x;simResult <- BayesKnockdown(x, y);simResult; barplot(simResult, names.arg="", xlab="Target Gene", ylab="Posterior Probability", ylim=c(0,1)); ################################################### ### code chunk number 2: simPlot ################################################### barplot(simResult, names.arg="", xlab="Target Gene", ylab="Posterior Probability", ylim=c(0,1)); ################################################### ### code chunk number 3: KnockdownEx ################################################### data(lincs.kd); kdResult <- BayesKnockdown(lincs.kd[1,], lincs.kd[-1,], prior=0.0005); kdResult; barplot(kdResult, names.arg="", xlab="Target Gene", ylab="Posterior Probability", ylim=c(0,1)); ################################################### ### code chunk number 4: kdPlot ################################################### barplot(kdResult, names.arg="", xlab="Target Gene", ylab="Posterior Probability", ylim=c(0,1)); ################################################### ### code chunk number 5: KnockdownES ################################################### library(Biobase); data(sample.ExpressionSet); subset <- sample.ExpressionSet[1:10,]; BayesKnockdown.es(subset, "AFFX-MurIL10_at"); ################################################### ### code chunk number 6: BayesKnockdown.diffExp ################################################### n1 <- 25; n2 <- 30; p <- 10; y1 <- matrix(nrow=p, data=rnorm(n1*p)); y2 <- matrix(nrow=p, data=rnorm(n2*p)); y2[3,] <- y2[3,] + 1; diffExpResult <- BayesKnockdown.diffExp(y1, y2); barplot(diffExpResult, names.arg="", xlab="Target Gene", ylab="Posterior Probability", ylim=c(0,1)); ################################################### ### code chunk number 7: diffExpPlot ################################################### barplot(diffExpResult, names.arg="", xlab="Target Gene", ylab="Posterior Probability", ylim=c(0,1));